sAI Search 導入事例

後処理時間4割削減だけじゃない?sAI Searchをナレッジ検索ツールとして活用したことで得られたメリットとは?

最終更新日:2021年3月11日
このブログはAIを活用したFAQシステム『sAI Search』を提供する、株式会社サイシードが作成しています。
最新の事例や企業での活用方法を紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください!

今回は 総合ショッピングサイト「au PAY マーケット」や「LUXA」など、複数のオンラインサービスを手がけるauコマース&ライフ株式会社の事例を、実際のインタビュー記事をもとにご紹介したいと思います。

これまで散在していたナレッジツールを「コールセンター型sAI Search (以下、sAI Search)」に統一化したことで、問い合わせ対応後の処理時間通話時間の短縮をも実現出来たといいます。導入前の課題感、そして導入後の変化についてお話を伺いました。

記事の最後では「オペレーターの後処理時間が40%削減した“コールセンター型 sAI Search”導入
~ auコマース&ライフの導入事例 ~」
をプレゼントいたしますので、ぜひ最後までお付き合いくださいね!

情報が散在し、検索が非効率だった導入前。
sAI Searchの「ゆらぎ検索」は大きな魅力だった

KDDIグループの一員として、ネットショップや会員限定サービスなどを複数手がけている同社は、幅広い商品に加えふるさと納税なども扱っているため問い合わせ内容は多岐にわたる。さらに名称や内容を変えながら10年以上続くサービスもあるため、あらゆる情報が様々なデータ形式とツールで散在しているのが大きな課題となっていた。

「私どもの部署では、電話対応を担当するメンバー、いわゆるオペレーターが15名ほどおります。sAI Search導入前はお問い合わせ対応に使用するためのナレッジツールが複数存在しており、オペレーターが調べるにあたってどのツールを使えばいいんだろうと迷うこともしばしば。そもそも、調べる情報によってツールを切り替えなければいけないのが不便という声も上がっていました。ナレッジツールとしてExcelファイルで残されているものも多く、それらのデータはカテゴリ別にフォルダ分けされ、さらにサブフォルダまでアクセスしないと見られない……など、求める回答を探す時間がかかることは悩みのタネでした。
また、それらのツール自体、あまりチューニングができていなかったため、オペレーターの検索センスによってヒット率が変わってしまう点も課題となっていました。
これら2つの課題を解決するため、ナレッジツールを一つにまとめる計画が持ち上がったのです」

ナレッジツールとして「検索しやすさ」は大切だが、同社にとってはsAI Searchのチューニングの容易さと「ゆらぎ検索」が大きなポイントになったという。

「色々な検索ツールを探したのですが、AI学習による検索性向上が魅力的なのはもちろん、キーワードの重み付けをはじめとするチューニングができることや、フリーワード・タグ検索・カテゴリ検索など複数の検索方法を実施できることで検索しやすいという点でサイシードさんが優れていると感じました。
また、 “類義語登録でのゆらぎ検索”はオペレーターのセンスにあまり左右されずに検索できて、課題解決における軸として活用できるのではと期待しました。『どれも使いそうだよね』という単語をすべて拾い上げ、結果へと結びつけられるような体制にするためには不可欠な機能に思えたからです」

そうして2019年の春にツール開発がスタートし、5月には稼働に至った。
「正直なところ、導入前は複数のナレッジツールを1つにまとめるということで、私も含め担当者一同、不安でしかなかったんです。でも、導入前に具体的なスケジュールのご提案やFAQの文面、キーワードについてのアドバイスを何度もいただいたことで、徐々に不安は払拭されていきました」
(続く… )

会社名 auコマース&ライフ株式会社
所在地 〒150-0002 東京都渋谷区渋谷1丁目23-21 渋谷キャスト11F/12F
設立 2010年10月
社員数 580名公式サイト https://www.au-cl.co.jp/

代表 松尾
最後までお読みいただき、ありがとうございます。今回は、インタビューの一部を紹介させていただきましたが、こちらのインタビューのフルバージョンをご覧になりたい方は下記のフォームからDL出来ますので、こちらも併せてご覧ください!
オペレーターの後処理時間が40%削減した“コールセンター型sAISearch”導入~auコマース&ライフの導入事例

こちらの資料は本記事の完全版の資料になっております。sAI Searchの導入によりこれまで社内に散在していたナレッジツールを統一化したことで、問い合わせ対応後の処理時間や通話時間の短縮を実現しました。
具体的な導入後の変化はぜひDLしてご覧ください。

この記事をかいた人

東京大学工学部および同大学院工学系研究科修了。マッキンゼー&カンパニーでM&Aや製造業での成長戦略のコンサルティングを経験。2015年に株式会社サイシードを創業。